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AI真正改变的,不是工具,而是组织:从麦肯锡“AI三阶段”看医学事务组织变革
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最近，麦肯锡发布了一份值得所有企业团队管理者认真研读的报告——《From adoption to impact: Three horizons of AI transformation》(文末有链接）。
报告讨论的虽然是企业AI转型，但它抛出的核心问题非常尖锐：
当AI越来越强，企业究竟应该改变什么？
麦肯锡的判断非常明确：AI Adoption不等于AI Transformation。
让员工使用更多AI工具，只能带来个人效率提升；真正的AI转型，则意味着重新设计工作流程、组织角色、决策机制和资源配置。
对于正在全面拥抱AI的医学事务组织而言，这份报告尤其值得深思。
一、从"会用AI"到"重新设计工作"：三个阶段
麦肯锡将AI转型划分为三个阶段。
第一阶段：Enablement——AI赋能
AI主要作为个人助手，帮助员工完成现有工作中的部分任务。
例如写PPT、总结会议、检索资料、准备客户拜访等。
这其实就是目前大多数MA/MSL团队正在经历的阶段：给每个人一个AI Copilot。
效率提高了，但工作的基本逻辑并没有改变。
第二阶段：Automation——流程自动化
AI开始从帮助个人，转向重构端到端、跨职能的工作流程。
例如，一个客户需求从进入、分类、信息检索、内容生成、审核，到最终反馈，越来越多环节由AI和系统协同完成。
此时改变的已经不只是"一个人的效率"，而是整个流程的效率。
第三阶段：Reinvention——重新设计
这是报告最值得关注的阶段。
组织不再问："怎样让AI帮助我们把现在的工作做得更快？"
而开始问："如果AI从一开始就在这里，我们还需要这样工作吗？"
这意味着工作内容、岗位职责、组织结构、决策权乃至绩效评价，都可能被重新设计。
但现实是，大多数组织还没有走到这里。
报告调查显示，接近90%的受访组织仍处于前两个阶段，真正进入Reinvention阶段的只有约11%。而企业报告的AI价值捕获率，也从Enablement阶段的13%，提升到Automation阶段的24%，在Reinvention阶段进一步达到48%。
AI价值并不是随着"使用人数"简单增长，而可能随着组织变革发生跃迁。
二、为什么"人人都会用AI"，企业却未必获得价值？
报告中有一个数据非常值得管理者警醒：
约70%的员工认为自己已经做好了使用AI的准备，但只有27%的领导者认为自己的组织已经准备好进行AI转型。
这非常符合很多企业的AI实践。
一个MSL使用AI做拜访总结，可能每天节省30分钟；100个MSL，就可能节省大量时间。
但如果企业只是把这些时间"省下来"，却没有进一步思考：
MSL应该把时间投入在哪里？ 哪些工作可以取消？ 哪些工作可以自动化？ AI释放的人力应该重新投入什么？
那么最终得到的可能只是：一个更快执行旧流程的医学事务组织。
报告用"电气化"做了一个很好的类比：早期工厂把蒸汽机换成电动机，但如果工厂布局和生产流程完全不变，生产率提升依然有限。真正的跃升来自重新设计整个生产系统。
AI也是如此。
把AI装进旧的MA流程，并不等于AI时代的MA。
三、从MA Copilot到AI-native Medical Affairs
如果把麦肯锡的三个阶段放到医学事务（Medical Affairs, MA）中，会看到一条非常清晰的演进路径。
第一阶段：MA + AI
AI帮助MSL完成文献检索、KOL准备、拜访记录、Insight整理、材料制作等工作。
这是必要的，但只是起点。
第二阶段：Medical Workflow + AI
AI开始进入完整的医学工作流。
以Medical Insight为例，过去可能是：
拜访 ➔ 手工记录 ➔ 汇总 ➔ 人工分析 ➔ 形成Insight ➔ 团队讨论 ➔ Follow-up Action
未来则可以逐渐演变为：
Interaction ➔ AI结构化 ➔ 多源信息融合 ➔ Pattern识别 ➔ Insight假设 ➔ Human Validation ➔ Action ➔ Feedback
此时AI已经不是"帮MSL写总结"，而是在改变Insight-to-Action的工作方式。
同样的逻辑可以应用到Evidence Generation、Medical Information、Publication Planning、KOL Engagement、Medical Education等领域。
而第三阶段则更加重要：
AI不只是优化现有MA工作，而是重新定义MA应该做什么。
四、医学事务组织，真正需要改变什么？
这也是这份报告对MA负责人最重要的启示。
未来MA组织需要重新思考的，可能不是"今年做几个AI培训"，而是三个问题：
第一，哪些工作不应该再按照今天的方式做？
如果AI已经能够高效完成大量信息搜索、整理、总结和内容生成，那么MA人员是否还需要投入同样多的时间在这些工作上？
第二，人和AI应该如何重新分工？
AI更擅长信息处理、模式识别和内容生成；人的价值则需要进一步向医学判断、复杂决策、科学沟通、关系建立和战略思考迁移。
第三，AI释放的时间和能力应该去哪里？
如果AI真正提高了效率，MA不能只是"做更多事情"，而应该把释放出来的资源投入更高价值的活动：
更好的医学问题定义、更精准的Evidence Gap识别、更深层的Insight、更高质量的Evidence Generation，以及对关键医学决策更大的影响。
这意味着MA组织的核心竞争力，可能会逐渐从Information Processing走向Medical Judgment & Strategic Decision Making。
结语：AI时代，MA最大的挑战不是"学会AI"
麦肯锡报告指出，AI转型本质上是一场组织和人的变革，而不仅仅是技术部署。
因此，未来领先的医学事务组织，未必是"AI工具最多"的组织，也未必是"所有MSL都会Prompt"的组织。
真正的分水岭可能是：谁能够重新设计医学事务的工作方式。
如果说今天我们讨论的是MSL/MA如何使用AI，下一阶段应该讨论的是AI如何重构Medical Workflow；
而再往前一步，则应该思考：如果AI已经成为MA组织的基础能力，我们究竟应该重新定义一个什么样的Medical Affairs组织？
这或许才是AI时代医学事务真正值得回答的问题：
不是"AI能替我们做什么"，而是"有了AI之后，MA应该成为一个什么样的组织"。
Reference:
https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organization/our-insights/from-adoption-to-impact-three-horizons-of-ai-transformation?stcr=D1E0E69A8A9A4EDA9C573F930E286AE5&cid=mgp_opr-eml-alt-pop-mgp-glb--&hlkid=b62e6cd697ca408d8aec0c92dd075c2f&hctky=16454858&hdpid=eb6b57ad-1bd4-4786-842f-3d795f41a38d